컴퓨터 비전 기술은 인공지능의 한 분야로 인간의 눈의 기능을 기계가 수행 할 수 있도록 카메라로부터 영상 이미지를 취득하고, 알고리즘을 통하여 분석하고 판별한 후 생산부품의 양품과 불량을 판별하는 부품 검사에 많이 적용되고 있다. 볼트 생산 시스템에서 생산되는 볼트 탭의 유무를 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 자동으로 불량품을 선별하는 장치를 개발하였다. 형상검사 방법으로는 라인 스캔방식으로 검사영역의 시작점과 끝점의 위치를 파악하여 높이를 측정하는 방법을 사용하였으며, 볼트 탭의 유무를 판별하기 위한 방식으로는 원형 스캔방식으로 검사영역의 평균 밝기 값의 차이를 측정하여 유사도를 구하는 방식을 사용하였다. 두 종류의 볼트 탭의 검사 성능실험에서 총 검사에 소요되는 시간은 분당 300개 검사가 가능하며, 완벽한 검사 정확도를 나타내어 생산라인에서 검사의 정확성과 효율성을 입증하였다.
하나의 질의 영상에 대하여 영상 데이터 베이스로부터 유사도가 높은 영상을 찾고자 할 때에는 유사도의 척도로 컬러 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징의 비교법, 질감 특징의 비교법 등이 사용된다. 그리고 앞의 개별 특징 중 2가지 특징을 조합한 방법은 유사도의 산출 결과의 정확도를 높이기 위하여 사용된다. 본 논문에서는 히스토그램 인터섹션법과 형상 특징을 반영하는 블록화된 영역별 히스토그램 인터섹션 법을 사용하여 유사도 높은 영상을 얻는 방법을 제안한다. 이 방법은 서로 다른 2가지 특징을 조합하여 사용한 방법과 비교할 때 비슷한 정확도와 상대적으로 빠른 처리 속도를 달성하는 고효율의 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘은 600개로 구성된 다양한 영상의 데이터 베이스 내에서 영상 검색이 수행되고 기존의 다른 알고리즘에 비하여 상대적으로 빠르고 신뢰도가 높은 유사도 척도임을 보인다.
Metal additive manufacturing (AM) has revolutionized several manufacturing industries. AM can generate large-scale metal components and produce complex geometries close to net-shapes. WAAM is an AM technology that has garnered considerable interest among industries owing to its economics and relatively high deposition rates. However, the heat accumulation in the weld bead during deposition triggers distortion and residual stress. To address these problems, various methods of interpass pressure rolling systems have been suggested in recent research. In addition, combining the rolling and WAAM processes can mitigate residual stresses. The constant-pressure rolling of the interlayer also affect the microstructure. The coarse microstructure of the as-deposited sample was altered to finer equiaxed grains via these methods. However, the bead-shape accuracy of the interlayer constant-pressure method does not consider the heat accumulation in each layer. Therefore, this study develops an interpass variable pressure rolling system that considers the heat accumulation of each layer. The interpass variable pressure rolling system comprises deposition, detection, pressure, and transport units. Finally, verification tests are performed on the interpass variable-pressure rolling system (at 500 kg) with the WAAM process, and the obtained results are discussed.
Micro-fluidic chip has been fabricated by lithography process on silicon or glass wafer, casting using PDMS, injection molding of thermoplastics or 3D printing, etc. Among these processes, 3D printing can fabricate micro-fluidic chip directly from the design without master or template for fluidic channel fabricated previously. Due to this direct printing, 3D printing provides very fast and economical method for prototyping micro-fluidic chip comparing to conventional fabrication process such as lithography, PDMS casting or injection molding. Although 3D printing is now used more extensively due to this fast and cheap process done automatically by single printing machine, there are some issues on accuracy or surface characteristics, etc. The accuracy of the shape and size of the micro-channel is limited by the resolution of the printing and printing direction or layering direction in case of SLM type of 3D printing using UV curable resin. In this study, the printing direction and thickness of each printing layer are investigated to see the effect on the size, shape and surface of the micro-channel. A set of micro-channels with different size was designed and arrayed orthogonal. Micro-fluidic chips are 3D printed in different directions to the micro-channel, orthogonal, parallel, or skewed. The shape of the cross-section of the micro-channel and the surface of the micro-channel are photographed using optical microscopy. From a series of experiments, an optimal printing direction and process conditions are investigated for 3D printing of micro-fluidic chip.
Park, Hye-Nan;Lim, Young-Jun;Yi, Won-Jin;Han, Jung-Suk;Lee, Seung-Pyo
The Journal of Advanced Prosthodontics
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제10권1호
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pp.58-64
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2018
PURPOSE. The aim of this study was to design an intraoral environment simulator and to assess the accuracy of two intraoral scanners using the simulator. MATERIALS AND METHODS. A box-shaped intraoral environment simulator was designed to simulate two specific intraoral environments. The cast was scanned 10 times by Identica Blue (MEDIT, Seoul, South Korea), TRIOS (3Shape, Copenhagen, Denmark), and CS3500 (Carestream Dental, Georgia, USA) scanners in the two simulated groups. The distances between the left and right canines (D3), first molars (D6), second molars (D7), and the left canine and left second molar (D37) were measured. The distance data were analyzed by the Kruskal-Wallis test. RESULTS. The differences in intraoral environments were not statistically significant (P>.05). Between intraoral scanners, statistically significant differences (P<.05) were revealed by the Kruskal-Wallis test with regard to D3 and D6. CONCLUSION. No difference due to the intraoral environment was revealed. The simulator will contribute to the higher accuracy of intraoral scanners in the future.
1. Objectives This is the comparative study with hand-operated measurement method & Automatic measurement method, in order to convert the automatic measurement method. 2. Methods We measured the body of patients(hand-operated width 5 places and hand-operated circumference 8 places, Automatic width 5 places) and analyzed the anthropometric data dividing into sex, age, BMI. 1057 patients's data are used in the analysis. 3. Results and Conclusions 1) 5th Width variable which was measured during lying down was not a sasang constitutional difference. 2) Diagnostic accuracy rate of the body measurement by Width which was measured during lying down and Width which IBS standing was 40-60%. 3) Diagnostic accuracy rate of Automatic & hand-operated measuring was not a big difference.
This paper proposes an error compensation method that improves accuracy with geometry information of injection molding parts. Geometric information can give an improved accuracy in reverse engineering. Measuring data can not lead to get accurate geometric model, including errors of physical parts and measuring machines. Measuring data include errors which can be classified into two types. One is molding error in product, the other is measuring error. Measuring error includes optical error of laser scanner, deformation by probe forces of CMM and machine error. It is important to compensate these in reverse engineering. Least square method (LSM) provides the cloud data with a geometry compensation, improving accuracy of geometry. Also, the functional shape of a part and design concept can be reconstructed by error compensation using geometry information.
This Paper Proposes the test pieces of X, Y and Z axes to compensate the shape distortion of Selective Laser Sintering(SLS) parts resulting from the phase change during the sintering process. In no case of the proposed compensation test pieces of X, Y axes the accurate rates of shrinkage can be measured with the reduction of curling which is obtained from adjustment of build orientation and the formula used to get scale factors are proposed with the shrinkage rates of them. The scale factors of X, Y and Z axes are generated by building up proposed compensation test pieces. The generated scale iactors are required to satisfy the dimensional accuracy even if there are changes of the build position and the size of SLS parts in the build chamber. For this reason, it is proposed that the build positions and the size be considered to be noise factors against the compensation test pieces and a method is also proposed that scale factors be selected to robustly maintain the dimensional accuracy of SLS parts under the actual operating conditions with the application of the Taguchi Method.
Objective: This study is aimed at developing Articulated Human Models(AHM) using superquadrics to improve the geometric accuracy of the body shape. Background: The previous work presents the AHM with geometrical simplification such as ellipsoids to improve analysis efficiency. However, because of the simplicity, their physical properties such as a center of mass and moment of inertia are computed with errors compared to their actual values. Method: This paper introduces a three steps method to present the AHM with superquadrics. First, a 3D whole body scan data are divided into 17 body segments according to body joints. Second, superquadric fitting is employed to minimize the Euclidean distance between body segments and superquadrics. Finally, Fee-Form Deformation is used to improve accuracy over superquadric fitting. Results: Our computational experiment shows that the superquadric models give better accuracy of dynamic analysis than that of ellipsoid ones. Conclusion: We generate the AHM composed of 17 superquadrics and 16 joints using superquadric fitting. Application: The AHM using superquadrics can be used as the base model for dynamics and ergonomics applications with better accuracy because it presents the human motion effectively.
An artificial neural network model based on a deep learning algorithm is known to be more accurate than humans in image classification, but there is still a limit in the sense that there needs to be a lot of training data that can be called big data. Therefore, various techniques are being studied to build an artificial neural network model with high precision, even with small data. The transfer learning technique is assessed as an excellent alternative. As a result, the purpose of this study is to develop an artificial neural network system that can classify burr images of light guide plate products with 99% accuracy using transfer learning technique. Specifically, for the light guide plate product, 150 images of the normal product and the burr were taken at various angles, heights, positions, etc., respectively. Then, after the preprocessing of images such as thresholding and image augmentation, for a total of 3,300 images were generated. 2,970 images were separated for training, while the remaining 330 images were separated for model accuracy testing. For the transfer learning, a base model was developed using the NASNet-Large model that pre-trained 14 million ImageNet data. According to the final model accuracy test, the 99% accuracy in the image classification for training and test images was confirmed. Consequently, based on the results of this study, it is expected to help develop an integrated AI production management system by training not only the burr but also various defective images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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